El Traductor de Google permite que el usuario apunte con la cámara de su teléfono a un cartel en cualquier idioma y traducirlo. Google Fotos es capaz de agrupar imágenes, ya sea por lugares, objetos, personas, situaciones o animales. Inbox, la nueva app de correo, agregó la función Respuesta inteligente, que envía un mensaje automático, reemplazando la interacción humana cuando llega un email.
Esos tres avances y tantos otros son posibles gracias a TensorFlow, un sistema que aprende a identificar patrones tras analizar cantidades masivas de información.
El consejero delegado de Google, Sundar Pichai, explicó en el blog oficial de la empresa que TensorFlow ayudó a la compañía que dirige a desarrollar aplicaciones mucho más inteligentes.
Y ahora TensorFlow es de código abierto, lo que implica que cualquier investigador, organización o empresa interesado en la inteligencia artificial podrá usar el sistema.
Pichai destacó que TensorFlow es un sistema que puede funcionar en un solo teléfono inteligente o en miles de computadoras en centros de datos.
"Usamos TensorFlow para todo, desde el reconocimiento de voz en la aplicación de Google, hasta Smart Reply en Inbox y la búsqueda en Google Fotos", subrayó.
El ejecutivo dijo estar convencido de que el impacto de TensorFlow puede ser incluso mayor fuera de Google, de ahí que la empresa haya decidido abrir el acceso.
Dijo confiar en que la decisión ayudará a la comunidad que trabaja en el área de reconocimiento automático (machine learning en inglés) a intercambiar ideas mucho más rápido al trabajar con código en lugar de artículos de investigación.
"Y eso, a su vez, acelerará la investigación sobre el reconocimiento automático, lo que en última instancia permitirá que la tecnología funcione mejor para todo el mundo", dijo Pichai.
Añadió que TensorFlow puede hacer mucho más que reconocer patrones de forma automática y ayudar a los investigadores que tratan de encontrar sentido en datos muy complejos como la información sobre astronomía.
El consejero delegado de Google hizo hincapié en que el área de machine learning todavía está en pañales y una computadora todavía no es capaz de hacer hoy en día algo que un niño de cuatro años hace sin esfuerzo alguno como reconocer una foto de un dinosaurio.
Precisó, con todo, que TensorFlow es un "buen punto de arranque" y la comunidad científica puede ahora trabajar conjuntamente para seguir progresando.
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